Файл: Сущность и значимость информационно-поисковых систем в современном обществе.pdf

Время от времени алгоритмы Яндекса, отвечающие за релевантность выдачи, меняются, что приводит к изменениям в результатах поисковых запросов. Такие изменения, официально объявленные, происходили, например, в марте 2004 года, августе 2005 года и январе 2007 года; по неофициальным сведениям, их значительно больше (например, в августе-сентябре 2007 года). Последнее такое изменение произошло в ноябре 2009 года, когда была выложена обновленная версия поисковой программы «Снежинск».

В частности, эти изменения направлены против поискового спама, приводящего к нерелевантным результатам по некоторым запросам (реже - по целым семействам запросов).

Rambler– старейшая поисковая система российского Интернет, запущена в 1996 году, на сегодня вторая по популярности с обращением более 25 миллионов посетителей в месяц. Помимо поисковой системы, сегодня Рамблер один из крупнейших порталов Русскоязычной части Интернета с большим набором широко известных сервисов, таких как каталог Рамблер, Рамблер-почта, Рамблер-ICQ или Рамблер-ТВ. По сути сегодня Рамблер - больше, чем просто поисковая система и набор сервисов, это крупная медиагруппа. Поисковая машина «Рамблер» начала работу в октябре 1996 года, на стартовом этапе содержала всего 100 тысяч документов. «Рамблер» не был первой отечественной поисковой системой, однако в первый год своего существования (когда весь русский веб с приемлемой степенью правдоподобия индексировался «Рамблером», «Апортом», «Русской поисковой машиной», а также шведской и калифорнийской AltaVista) вынес основной груз поисковых запросов [18].

Вторая версия «Рамблера» начала разрабатываться летом 2000 года, в марте нынешнего года приняла достаточно законченные очертания. В нее были введены функции, давно уже имевшиеся в конкурирующих системах. Она учитывает координаты слов, обучена строгой и нечеткой морфологии, связывает поиск с каталогом, в качестве которого используется Top100 (http://top100.rambler.ru/), группирует результаты поиска по сайтам, ищет по числам. Достаточно удачная архитектура продукта позволяет «Рамблер» иметь для поисковика количество серверов в 2 раза меньшее, чем у «Яндекса», и в 3 раза меньшее, чем у «Апорта» [27].

Апорт– третья попопулярности на сегодня поисковая система с обращением более 16 миллионов посетителей в месяц. Апорт позволяет пользователям осуществлять полнотекстовый поиск документов c учетом морфологии русского языка в запросах. Поисковая система построена на основании новейших достижений в области информационного поиска и использует уникальные алгоритмы сортировки найденных результатов. Разнообразные специализированные поиски (Знакомства, Товары, Новости, Рефераты, MP3 и др.) дают пользователям дополнительные возможности находить различную информацию в Сети. В поисковую машину интегрирован один из крупнейших в Русскоязычной части Интернет каталогов Интернет-ресурсов «Апорт-каталог».

Поисковая машина «Апорт» была впервые продемонстрирована в феврале 1996 года на пресс-конференции «Агамы» по поводу открытия «Русского клуба». Тогда она искала только по сайту russia.agama.com. Потом она начала искать по четырем, потом по шести серверам. В итоге, день рождения и фактический старт системы сильно «размазались» по времени, а официальная презентация «Апорта» состоялась только 11 ноября 1997 года. К тому времени в его базе был проиндексирован первый миллион документов, расположенных на 10 тысячах серверов. Создателем системы выступила компания «Агама» - разработчик программного обеспечения для платформы Windows, главным из которых являлся корректор орфографии «Пропись». Лингвистические разработки «Агамы» использовались при создании поисковой машины, в которой, скажем, в отличие от «Рамблер», изначально учитывалась морфология слов и осуществлялась по желанию клиента проверка орфографии запроса.

Важнейшими свойствами первой версии «Апорта» являлся перевод запроса и результатов поиска на английский язык и обратно, а также реконструкция всех проиндексированных страниц из собственной базы (что означает возможность просмотра страниц, уже несуществующих в оригинале).

«Апорт 2000» стал первой российской поисковой машиной, практически реализовавший две базовых технологии американской поисковой машины Google. Первая – учет «ранга страницы» (PageRank), который характеризует ее популярность (вычисляется по количеству ссылок на ресурс из внешнего Интернета: вес ссылки с популярного сайта выше, чем вес ссылки с менее популярного; ссылки, включающие слова запроса, имеют больший вес, чем, скажем, слово «здесь»). Вторая – обработка запроса, ориентируясь на HTML-код страницы. В «Апорт 2000» учитывается также вхождение слов запроса в URL. Среди недокументированных особенностей - больший приоритет сайтам, получившим высшую и элитную лигу в каталоге AtRus [18].

Можно отметить и то, что «Апорт» первым устроил поиск по новостным лентам (какие бы ложные сведения о приоритете «Яндекса» в этом сервисе не распускал в свое время Internet.ru). И, наконец, еще одно первенство «Апорта»– использование платной нулевой строки в выдаче. Однако в «Апорте» нельзя купить не нулевое, а просто более высокое место для своего сайта в результатах поиска.

Организация масштабируемости в архитектуре «Апорт 2000» такова, что можно дробить поисковую базу «Апорта» на несколько отдельных баз, каждый маленький «Апорт» работает на своем компьютере. «Апорт 2000» считает, что весь Интернет поделен на фрагменты. После проведения поиска по этим фрагментам, пользователю интегрируется и выдается общий ответ. Добавлять новые маленькие "апортики" можно путем не очень сложной процедуры. В случаях аварий отдельных машин выдаются несколько отличные от штатных интегральные результаты, что мы можем время от времени наблюдать.

В данном параграфе были рассмотрены мировые и русскоязычные поисковые системы. По результатам рейтинговых данных были выявлены наиболее популярные системы поиска. Таковыми являются Google, среди мировых ИПС, и Яндекс, среди русскоязычных систем. Критериями выбора именно этих систем являются удобство поиска информации, а именно: высокое качество алгоритма сортировки результатов, гибкий язык запросов, релевантность. Кроме этого были рассмотрены свойства большинства систем, и были определены некоторые особенности каждой из них. Таким образом, удалось выявить, что каждая система по-своему удовлетворяет критериям поиска и вполне может конкурировать с другими поисковыми системами.

3.2 Сравнительный анализ современных информационно-поисковых систем

Теперь обратимся к положительным и отрицательным сторонам ранее рассмотренных наиболее популярных поисковых систем, тем самым продемонстрировав особенности, которыми должна обладать наиболее удобная система поиска

Таблица 3.1 – Преимущества и недостатки поисковых систем

Главный недостаток современных поисковых систем – это их централизация. А централизация означает, что вся информация хранится в одном месте, все работы и расчёты производятся в одном месте, все решения (результаты выдачи) принимаются в одном месте.

Итак, почему это недостаток, здесь несколько причин:

1) Полная централизация требует колоссальных ресурсов – это огромные базы данных, множество компьютеров и т.д. Учитывая темпы роста Интернета в ближайшем будущем придется применять просто невероятные мощности.

2) Только при управлении в одном центре можно достичь полной конфиденциальности. А так как по нашей концепции поисковая система должна быть открытой, то и необходимость в централизации отпадает полностью.

3) Поисковая система не всегда может правильно оценить конкретный ресурс. Правильнее самому обладателю сайта поручить выполнение ранжирования документов внутри сайта. И теперь, самое главное как уйти от централизации и устранить все эти минусы - это внедрение в каждый сайт своей мини-поисковой системы. Эта мини-поисковая система будет индексировать содержимое сайта по правилам самого обладателя сайта. Только вебмастер будет решать, какие страницы его сайта по каким запросам более релевантные. А потом свои индексы уже будет отправлять на сервер поисковой системы.

Ещё одной из основных проблем при создании новой поисковой системы является учет мнения пользователей.

Попытка непосредственного выявления представлений пользователей об идеальной поисковой системе обычно не приводит к нужному результату: пользователи перечисляют все, что когда-либо видели или использовали в существующих системах. Не стоит ждать от пользователей навыков проектирования – они вряд ли смогут быстро описать, как должна выглядеть идеальная поисковая система.

Более продуктивным подходом к решению этой проблемы является анализ идеальной модели поисковой системы, которой оперируют пользователи. Идеальная модель – это совокупность представлений пользователя о целях, функциях, структуре, способах контроля и управления, возможных действиях с системой, которые определяют его деятельность. Такой подход – от анализа представлений пользователей и построения идеальной модели к проектированию интерфейсов продукта - снижает риск того, что продукт не понравится пользователям, не будет принят и востребован ими.

В идеальной модели должны присутствовать следующие компоненты:

Primarynouns (электронное письмо, товар в Интернет-магазине, картинка, доступная для просмотра в Интернете) – это основные элементы, с которыми пользователь производит действия или манипуляции при работе с системой.

Сценарий использования - это описание представлений пользователей о взаимодействии с системой, разбитое на элементарные шаги. Сценарий использования иллюстрирует поведение пользователя при решении определенной задачи с помощью поисковой системы.

Диаграмма задач является графическим отображением представлений пользователей о перечне решаемых в системе задач.

Диаграмма навигации демонстрирует представления пользователей о порядке смены экранов, с которыми они сталкиваются при работе с системой, и содержании этих экранов. Диаграмма построена на основе сценариев использования системы и используется в процессе проектирования интерфейсов.

Проблема 1: Оптимизаторы не могут ясно понять, каким должен быть, «хороший» сайт в понимании поисковика и как сделать его таким, чтобы поисковик считал его наиболее релевантным по запросам.

Решение этой проблемы хорошо реализовано в поисковой системе MSNSearch. В системе ранжированием занимается не только поисковик, но ему также помогает человек-редактор. Благодаря этому, при осуществлении поиск по ключевому слову, команда специалистов компании отслеживает наиболее частые запросы, вводимые в поисковую форму, и подбирает сайты, наиболее релевантные тематике запроса, а так же вручную отбирают и классифицируют их, и вносят в определенные рубрики директории. Что, например, в сравнении с самой популярной поисковой системой мира – Google, которая сама определяет релевантность Интернет-страниц (страница, на которую ссылаются чаще, более релевантна и значит более популярна) помогает избежать этой проблемы.

Проблема 2: Наличие доступных и понятно изложенных правил по специальному синтаксису каждой отдельной поисковой системы.

Изложение доступных и понятно изложенных правил по специальному синтаксису присутствует в следующих поисковых системах:

Яndex;

Google;

Апорт;

Проблема 3: Высокий уровень релевантности выдаваемой информации.

Используя опыт, полученный в ходе выполнения курсовой работы, и опыт использования поисковых систем в жизни в целом, представляю список поисковых систем (начиная с той, у которой более релеванты результаты поставленным запросам), поисковые системы, не соответствующие, по моему мнению, критерию «релевантность выдаваемой информации» не войдут в представленный ниже список:

Яndex;

Google;

Апорт;

Проблема 4: Спрос на поисковые системы, которые больше напоминают Интернет-портал, где можно завести почтовый ящик, узнавать курс валют и прогноз погоды, читать блоги и форумы.